一、什么是时序数据库？
时序数据库是专门为处理按时间顺序生成的数据而设计的数据库。可以把它想象成一个为"时间序列数据"量身定做的、超级高效的记录本。
⏰ 核心特征：带时间戳的数据
所有存入时序数据库的数据点，都必须绑定一个时间戳，记录这个数据是什么时候产生的。
🎯 典型例子：温度传感器
假设有一个温度传感器，每秒钟记录一次当前温度。它产生的数据流是这样的：
-
2026-01-19 10:00:01， 设备A， 温度： 25.3℃ -
2026-01-19 10:00:02， 设备A， 温度： 25.5℃ -
2026-01-19 10:00:03， 设备A， 温度： 25.4℃
这一系列按时间顺序排列的"（时间戳，温度值）"数据对，就是最典型的时序数据。除物联网传感器，服务器监控指标（如CPU使用率）、股票价格、应用日志等也都是常见的时序数据。
📊 与传统数据库的关键区别
想象一下，如果用传统的关系型数据库（如MySQL）来存上述传感器数据，时间长了，数据表会变得极其庞大和臃肿。当你只想查询"今天上午的平均温度"时，数据库却需要扫描全表，效率很低。
而时序数据库针对这类场景做了深度优化：
-
高效写入：像高速流水线一样，能海量、快速地存入按时间到来的数据。
-
时间智能 ：查询语言天生擅长处理时间，能轻松完成如"计算每5分钟的平均温度"、"对比今天和昨天的数据"这类操作。
-
强力压缩：相邻时间点的数据往往变化不大，时序数据库能用高效的算法大幅压缩数据，节省大量存储空间。
-
过期淘汰：可以方便地设置数据保留策略（如"只保留最近30天的数据"），自动清理旧数据。
总：当时钟在走，数据在源源不断地产生，并且你需要基于时间来分析它们时，时序数据库就是最合适的工具。
二、 InfluxDB与TDengine的关键对比
| 对比维度 | InfluxDB | TDengine |
|---|---|---|
| 查询语言 | 经历从InfluxQL到Flux，再到**SQL（InfluxDB 3.0）**的转变。 | 自始支持标准SQL，并针对时序数据进行扩展。 |
| 核心架构 | 采用"一条时间线一个数据序列"模型。 | 独创 "一个设备一张表" 模型，适合海量设备接入。 |
| 流式计算 | 主要提供连续查询功能，用于基础滑动窗口聚合。 | 提供事件驱动的完整流式计算引擎，支持多种窗口。 |
| 集群能力 | 开源版不包含集群功能，需企业版或托管服务。 | 集群功能完全开源，支持水平扩展和高可用。 |
| 性能指标 | 写入吞吐量（单节点）约50万点/秒；压缩比约3:1。 | 写入吞吐量（单节点）150万点/秒 ；压缩比10:1。 |
| 成熟度 | 生态成熟，但InfluxDB 3.0 Core目前仍处于公开测试阶段。 | 核心功能已稳定，在国内时序数据库领域流行度靠前。 |
| 核心优势 | 生态成熟、云托管服务完善，社区活跃。 | 写入与压缩性能高 、架构极简 、支持SQL。 |
| 潜在挑战 | 查询语言变动影响大；开源版集群能力受限。 | 国产背景可能受关注；生态广度与海外社区略逊于InfluxDB。 |
TDengine文档 ：https://docs.taosdata.com/basic/model/
InfluxDB文档 ：https://jasper-zhang1.gitbooks.io/influxdb/content/Introduction/getting_start.html
💡 重要补充：现代时序数据库的"实时能力"
虽然它们不是传统意义上的实时数据库，但像TDengine 这类产品通过独特的"一个设备一张表"（官方文档独特描述用"电表"形容）架构和内置的流式计算引擎，在时序数据的实时处理方面性能非常出色 ，可以满足很多实时监控、实时报警和秒级分析的场景。
-
如果你需要对生产线上的阀门进行毫秒级精准控制 ，需要的是实时数据库。
-
如果你需要接入十万个智能电表，每秒钟收集一次读数，并实时计算用电量、发现异常 ，那么InfluxDB或TDengine这类高性能时序数据库是完全胜任且更经济高效的选择。